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ELPD는 모델이 새로운 데이터를 얼마나 잘 예측하는지를 보여주는 지표입니다.

기본 개념 * ELPD(Expected Log Predictive Density)는 모델이 새로운 데이터를 얼마나

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잭나이프 샘플링은 표본의 변동성 추정 방법중 하나입니다.

잭나이프 샘플링이란? * 잭나이프 샘플링은 표본 데이터에서 하나의 관측치를 제거한 여러 하위 샘플을

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LangChain 활용해서 내 글스타일에 맞춰 글쓰는 LLM 구축하기 Ver0.1

목적 및 배경 * 매일 글을 쓰는 입장에서 보다 많은 글을 작성하기 위해서

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Model Drift Check Library, Evidently AI

Evidently AI Evidently AI는 머신러닝 모델의 성능과 데이터 분포의 변화를 시각적으로 분석하고

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MCMC샘플링으로 배달시간 예측하기

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 데이터 생성 파라미터

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디리클레 프로세스는 군집갯수를 구하기 위해 사용할 수 있습니다.

Dirichlet Process (디리클레 과정) * **Dirichlet Process (DP)**는 무한 차원의 확률분포로, 클러스터링

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단일파일압축 기반 고성능 압축 알고리즘, zstd

zstd (Zstandard) * 페이스북에서 개발한 빠르고 효율적인 압축 알고리즘입니다. * 높은 압축률과 빠른 압축

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HyperParameter Tuning 패키지, HyperOpt

Motivation * 기존의 하이퍼파라미터 튜닝 방식은 주로 수동적이고 시간이 많이 소요되었습니다. * 그리드 서치(

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Gibbs 샘플링과 MH 샘플링은 MCMC의 대표적 방법 중 하나입니다.

Motivation * 복잡한 다차원 확률 분포에서 직접 샘플링하는 것은 어려운 경우가 많습니다. 이러한

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앞으로는 신뢰가 가장 큰 자산이 될 것입니다.

저녁에 샤워를 하고 있을 때였습니다.  세수를 위해 폼클렌저를 집는데, "나노버블"

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Gradio와 Steamlit의 코드 및 인터페이스 비교

Gradio import tensorflow as tf import numpy as np import gradio as

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Gaussian Process은 무한공간에서 사전정보를 결합하기 위해 사용된다.

Definition * 연속적인 함수 공간에서 정의된 확률 과정으로, 주어진 데이터로부터 함수의 분포를 추정하는